FLock.io hat eine strategische Partnerschaft mit Qwen, einer Tochtergesellschaft von Alibaba Cloud, geschlossen. Web3 AI muss eine komplementäre Nische zu Web2 AI finden.

Verfasst von: Haotian

Gestern hat die DeAI-Trainingsplattform @flock_io im Bereich Web3AI mit @Alibaba_Qwen von Alibaba Cloud zusammengearbeitet.

Die große Sprachmodell-Ankündigung zur Zusammenarbeit. Wenn ich mich nicht täusche, sollte dies die erste aktive Integrationspartnerschaft von Web2 AI zu Web3 AI darstellen. Es hat nicht nur Flock ermöglicht, tatsächlich aus seiner Blase auszubrechen, sondern auch dem unter Druck stehenden Web3AI-Sektor neuen Schwung gegeben. Lass mich das genauer erläutern:

1. Ich habe in dem angepinnten Tweet erklärt, dass der Web3 AI Agent zuvor versucht hat, die Agent-Anwendungen durch Tokenomics zu stimulieren und ein schnelles Bereitstellungskonzept zu entwickeln. Doch nach dem Fomo-Hype der Vermögensausgabe haben alle festgestellt, dass Web3 AI in Bezug auf Praktikabilität und Innovationskraft im Vergleich zu Web2AI so gut wie keine Siegchancen hat.

Die Entstehung von Web2-inspirierten AI-Technologien wie Manus, MCP und A2A hat direkt oder indirekt die Blase im Web3 AI-Agent-Markt zum Platzen gebracht, was dazu führte, dass der Sekundärmarkt zeitweise in einem Blutbad endete.

2. Wie kann man die Situation überwinden? Der Weg ist eigentlich recht klar. Web3 AI muss dringend eine komplementäre Nische zu Web2 AI finden, um die Probleme zu lösen, die mit den hohen Kosten für Rechenleistung, der Datenprivatsphäre und der Feinabstimmung von Modellen in vertikalen Szenarien in der zentralisierten AI von Web2 verbunden sind.

Die Gründe sind vor allem, dass rein zentralisierte KI-Modelle letztendlich Probleme in Bezug auf den Zugang zu Rechenressourcen und Kosten sowie Datenschutzprobleme bei Datenressourcen aufweisen werden. Das verteilte Architekturmodell von Web3 AI versucht, ungenutzte Rechenressourcen zur Kostensenkung zu nutzen und schützt gleichzeitig die Privatsphäre mithilfe von Zero-Knowledge-Proofs, TEE und anderen Hardware- und Softwaretechnologien. Darüber hinaus wird die Entwicklung und Feinabstimmung von Modellen in vertikalen Szenarien durch Datenbesitz und Anreizmechanismen gefördert.

Egal wie sehr man es kritisiert, die dezentralisierte Architektur und die flexiblen Anreizmechanismen von Web3 AI können einige der bestehenden Probleme von Web2 AI sofort lösen.

3. Wenn es um die Zusammenarbeit von Flock und Qwen geht. Qwen ist ein Open-Source-Großsprachmodell, das von Alibaba Cloud entwickelt wurde und sich dank seiner hervorragenden Leistung in Benchmark-Tests sowie der Flexibilität, die es Entwicklern ermöglicht, lokale Anpassungen vorzunehmen, zu einer weit verbreiteten Wahl für einige Entwickler und Forschungsteams entwickelt hat.

Flock ist eine dezentralisierte AI-Trainingsplattform, die AI-Föderales Lernen und AI-verteilte Technologiearchitektur integriert. Ihr Hauptmerkmal ist, dass sie “Daten nicht lokal verlässt”, um durch verteiltes Training den Datenschutz der Nutzer zu gewährleisten, transparente und nachverfolgbare Datenbeiträge zu ermöglichen und somit die Feinabstimmung und Anwendung von AI-Modellen in vertikalen Bereichen wie Bildung und Gesundheitswesen zu lösen.

Konkret hat Flock drei Hauptkomponenten, die ich hier kurz teilen möchte:

1、AI Arena (AI Arena), dies ist eine wettbewerbsfähige Modelltrainingsplattform, auf der Benutzer ihre eigenen Modelle einreichen können, um mit anderen Teilnehmern zu konkurrieren, um die Optimierungseffekte zu verbessern und Belohnungen zu gewinnen. Das Hauptziel besteht darin, durch das Design eines “spielerischen” Mechanismus die Benutzer zu ermutigen, ihre lokalen großen Modelle kontinuierlich anzupassen und zu verbessern, um bessere Referenzmodelle auszuwählen;

2. FL Alliance (Föderation-Lernallianz), um die Probleme der interorganisationalen Zusammenarbeit in sensiblen vertikalen Szenarien wie traditioneller Medizin, Bildung und Finanzen zu lösen, hat die Föderation-Lernallianz durch lokales Modelltraining + verteilte Kooperationsrahmen erreicht, dass mehrere Parteien die Modellleistung gemeinsam verbessern, ohne die Rohdaten zu teilen;

3. Moonbase (Mondbasis), es ist das Nervenzentrum des Flock-Ökosystems und entspricht einer dezentralen Plattform für das Management und die Optimierung von Modellen. Sie bietet verschiedene Feinabstimmungstools und Rechenleistung (Rechenleistungsanbieter, Datenannotatoren). Sie bietet nicht nur ein verteiltes Modell-Repository, sondern integriert auch Feinabstimmungstools, Rechenressourcen und Unterstützung bei der Datenannotation, um den Nutzern zu ermöglichen, lokale Modelle effizient zu optimieren.

4. Wie sollten wir also die Zusammenarbeit zwischen Qwen und Flock betrachten? Meiner Meinung nach ist die erweiterte Bedeutung ihrer Zusammenarbeit sogar größer als die aktuelle Substanz der Kooperation.

Einerseits, im Kontext, dass Web3 AI kontinuierlich von Web2 AI technologisch überrollt wird, tritt Qwen, das für den Technologieriesen Alibaba steht, an und hat bereits eine gewisse Autorität und Einfluss im AI-Bereich. Dass Qwen aktiv die Zusammenarbeit mit einer Web3 AI-Plattform wählt, beweist die Anerkennung von Web2 AI für das Flock-Technikteam. Gleichzeitig werden die nachfolgenden Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten des Flock-Teams mit dem Qwen-Team die Verbindung zwischen Web3 AI und Web2 AI vertiefen.

Auf der anderen Seite hatte das vorherige Web3 AI einmal nur die Hülle der Tokenomics, während die tatsächliche Utility in der Umsetzung enttäuschend war. Obwohl verschiedene Richtungen wie AI-Agenten, AI-Plattformen und sogar AI-Frameworks ausprobiert wurden, konnten in den konkreten Bereichen wie DeFai und Gamefai keine wirklich problemlösenden Lösungen präsentiert werden. Der Vorstoß der Web2-Technologiegiganten gibt in gewissem Maße den zukünftigen Entwicklungsweg und die Schwerpunkte für Web3 AI vor.

Das Wichtigste ist, dass Web3 AI nach einer Phase des reinen Fomo-Hypes um die “Vermögensausgabe” die Reihen neu ordnen und sich auf ein Ziel konzentrieren muss, das echte Ergebnisse liefern kann.

Web3 AI ist tatsächlich nie nur ein einfacher, effizienter Kanal zur Bereitstellung von AI-Agenten für die Ausgabe von Vermögenswerten gewesen, noch ist es ein Spiel zur Geldbeschaffung durch die Ausgabe von Vermögenswerten. Es ist notwendig, mit Web2 AI um mögliche Kooperationen zu konkurrieren und die jeweiligen ökologischen Nischen zu ergänzen. Nur so kann Web3 AI in diesem großen Trend der AI-Welle seine Unentbehrlichkeit wirklich entfalten.

Ich freue mich, mehr grenzüberschreitende Kooperationen wie Web2AI und Web3AI zu sehen.